Algoritmo genético-tabu para a programação reativa da produção em um sistema de manufatura com recursos compartilhados
Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3127.pdf: 25890453 bytes, checksum: d4cbd429325861ff182934e97ff94c28 (MD5) Previous issue date: 2009-11-20 === Manufacturing systems with shared resources have been designed to meet the market needs, which require high qu...
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Universidade Federal de São Carlos
2016
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Inteligência artificial Programação da produção Algoritmos genéticos Busca tabu Compartilhamento de Recursos Sistemas de Execução da Manufatura Production reactive scheduling Shared resources Genetic algorithm Tabu search Manufacturing execution systems CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
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Inteligência artificial Programação da produção Algoritmos genéticos Busca tabu Compartilhamento de Recursos Sistemas de Execução da Manufatura Production reactive scheduling Shared resources Genetic algorithm Tabu search Manufacturing execution systems CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO Duarte, Ageu Morais Algoritmo genético-tabu para a programação reativa da produção em um sistema de manufatura com recursos compartilhados |
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Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1
3127.pdf: 25890453 bytes, checksum: d4cbd429325861ff182934e97ff94c28 (MD5)
Previous issue date: 2009-11-20 === Manufacturing systems with shared resources have been designed to meet the market needs, which require high quality products, low cost and the guarantee of the conditions agreed with the customer. The production scheduling in a manufacturing system is a complex task due to its combinatorial nature. Several studies show the use of search methods, such as Genetic Algorithms (GAs) and Tabu Search (TS), applied to the refinement of the production scheduling problem. The GAs present as disadvantages, the premature convergence, the lack of search intensification mechanisms in promising regions and also the lack of mechanisms which maintain the diversification of the population. In order to make GAs more effective in their search, by avoiding the premature convergence and ensuring the population diversity, some mechanisms are added to them so as to adjust their parameters during the search process, the so called Adaptative Genetic Algorithms (AGAs). However, these mechanisms do not guarantee the search intensification in the promising regions found. On the other hand, the TS presents mechanisms of search intensification and diversification, although its computational time depends on how optimal its initial solution is (solution by which the search process starts). In order to overcome the limitations of the traditional search methods, the Hybrid Algorithms (HAs) have been developed. They consist of the association of one method with another so that one helps the other in its deficiencies . This dissertation proposes the development of a Genetic-Tabu Algorithm (GTA) applied to the problem of the production reactive scheduling in a manufacturing system with shared resources, in order to ensure good compromise between makespan values and feedback time. The TS will be a functionality added to the AG and to the AGA, in other words, it will be a procedure to refine the individual(s) of the initial position and also to refine the individual obtained by the search methods. Tests have been conducted to determine which selection method (roulette or tournament) is more adequate for the definition of the neighborhood structure and also for the definition of the time to apply the mutation operator. Besides, other tests have been conducted by using different ways to calculate the makespan; one of them proposed in this dissertation and the others by Deriz (2007) and by Sanches (2008). === Os sistemas de manufatura com recursos compartilhados têm sido projetados para atender às necessidades do mercado, que demanda produtos que apresentem elevado padrão de qualidade, baixo custo e garantia das condições acordadas com o cliente. A programação da produção é uma tarefa complexa, pois é de natureza combinatória. Várias pesquisas apontam para a utilização de métodos de busca, como Algoritmos Genéticos (AGs) e Buscas Tabu (BTs), aplicados ao refinamento do problema da programação da produção. Os AGs apresentam como desvantagens a convergência prematura, a falta de mecanismos de intensificação da busca nas regiões promissoras e a falta de mecanismos que mantenham a diversificação da população. Para que os AGs possam ser mais efetivos em sua busca, de forma a evitar sua convergência prematura e garantir a diversidade populacional, acrescentam-se aos AGs, mecanismos que ajustam seus parâmetros no decorrer do processo de busca, os chamados Algoritmos Genéticos Adaptativos (AGAs). Esses mecanismos, no entanto, não garantem a intensificação da busca nas regiões promissoras encontradas. A BT, por sua vez, possui mecanismo de intensificação e diversificação da busca, porém o seu tempo computacional depende do quão ótimo é a sua solução inicial (solução pela qual se inicia o processo de busca). A fim de superar as limitações dos métodos de busca tradicionais, desenvolveram-se os Algoritmos Híbridos que agregam (ou associam) um método a outro, de forma que um auxilia o outro em sua deficiência . Neste trabalho, propõe-se o desenvolvimento de um Algoritmo Genético-Tabu (AGT) aplicado ao problema da programação reativa da produção em um sistema de manufatura com recursos compartilhados, a fim de garantir um bom compromisso entre valores de makespan e o tempo de obtenção da resposta. A BT será uma funcionalidade agregada ao AG e ao AGA, ou seja, é um procedimento que realizará o refinamento do(s) indivíduo(s) da população inicial e o refinamento do indivíduo obtido pelos métodos de busca. Realizam-se testes para definir qual método de seleção (roleta ou torneio) é mais bem aplicado ao problema, definição da estrutura da vizinhança e definição do momento de aplicação do operador de mutação. Além disso, foram também realizados testes com as diferentes formas de cálculo do makespan, sendo uma delas proposta neste trabalho e as demais propostas por Deriz (2007) e Sanches (2008). |
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ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufscar.br-ufscar-4402018-05-23T20:01:07Z Algoritmo genético-tabu para a programação reativa da produção em um sistema de manufatura com recursos compartilhados Duarte, Ageu Morais Morandin Júnior, Orides Inteligência artificial Programação da produção Algoritmos genéticos Busca tabu Compartilhamento de Recursos Sistemas de Execução da Manufatura Production reactive scheduling Shared resources Genetic algorithm Tabu search Manufacturing execution systems CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3127.pdf: 25890453 bytes, checksum: d4cbd429325861ff182934e97ff94c28 (MD5) Previous issue date: 2009-11-20 Manufacturing systems with shared resources have been designed to meet the market needs, which require high quality products, low cost and the guarantee of the conditions agreed with the customer. The production scheduling in a manufacturing system is a complex task due to its combinatorial nature. Several studies show the use of search methods, such as Genetic Algorithms (GAs) and Tabu Search (TS), applied to the refinement of the production scheduling problem. The GAs present as disadvantages, the premature convergence, the lack of search intensification mechanisms in promising regions and also the lack of mechanisms which maintain the diversification of the population. In order to make GAs more effective in their search, by avoiding the premature convergence and ensuring the population diversity, some mechanisms are added to them so as to adjust their parameters during the search process, the so called Adaptative Genetic Algorithms (AGAs). However, these mechanisms do not guarantee the search intensification in the promising regions found. On the other hand, the TS presents mechanisms of search intensification and diversification, although its computational time depends on how optimal its initial solution is (solution by which the search process starts). In order to overcome the limitations of the traditional search methods, the Hybrid Algorithms (HAs) have been developed. They consist of the association of one method with another so that one helps the other in its deficiencies . This dissertation proposes the development of a Genetic-Tabu Algorithm (GTA) applied to the problem of the production reactive scheduling in a manufacturing system with shared resources, in order to ensure good compromise between makespan values and feedback time. The TS will be a functionality added to the AG and to the AGA, in other words, it will be a procedure to refine the individual(s) of the initial position and also to refine the individual obtained by the search methods. Tests have been conducted to determine which selection method (roulette or tournament) is more adequate for the definition of the neighborhood structure and also for the definition of the time to apply the mutation operator. Besides, other tests have been conducted by using different ways to calculate the makespan; one of them proposed in this dissertation and the others by Deriz (2007) and by Sanches (2008). Os sistemas de manufatura com recursos compartilhados têm sido projetados para atender às necessidades do mercado, que demanda produtos que apresentem elevado padrão de qualidade, baixo custo e garantia das condições acordadas com o cliente. A programação da produção é uma tarefa complexa, pois é de natureza combinatória. Várias pesquisas apontam para a utilização de métodos de busca, como Algoritmos Genéticos (AGs) e Buscas Tabu (BTs), aplicados ao refinamento do problema da programação da produção. Os AGs apresentam como desvantagens a convergência prematura, a falta de mecanismos de intensificação da busca nas regiões promissoras e a falta de mecanismos que mantenham a diversificação da população. Para que os AGs possam ser mais efetivos em sua busca, de forma a evitar sua convergência prematura e garantir a diversidade populacional, acrescentam-se aos AGs, mecanismos que ajustam seus parâmetros no decorrer do processo de busca, os chamados Algoritmos Genéticos Adaptativos (AGAs). Esses mecanismos, no entanto, não garantem a intensificação da busca nas regiões promissoras encontradas. A BT, por sua vez, possui mecanismo de intensificação e diversificação da busca, porém o seu tempo computacional depende do quão ótimo é a sua solução inicial (solução pela qual se inicia o processo de busca). 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Além disso, foram também realizados testes com as diferentes formas de cálculo do makespan, sendo uma delas proposta neste trabalho e as demais propostas por Deriz (2007) e Sanches (2008). 2016-06-02T19:05:44Z 2010-08-04 2016-06-02T19:05:44Z 2009-11-20 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis DUARTE, Ageu Morais. Algoritmo genético-tabu para a programação reativa da produção em um sistema de manufatura com recursos compartilhados. 2009. 121 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2009. https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/440 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Universidade Federal de São Carlos Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação UFSCar BR reponame:Repositório Institucional da UFSCAR instname:Universidade Federal de São Carlos instacron:UFSCAR |